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为运营分析而设计的数据系统

介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。.../ OPAP系统特征 OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。...可以避免OPAP系统无须在数据写入时对数据进行清理,这样就可以尽可能的实现数据低延迟。 架构设计的要点 The Database is the LOG。...总结 OPAP系统并不太像传统的数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。

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    Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

    全球高分辨率的当代人类人口分布数据是准确测量人口增长的影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。世界人口项目旨在通过提供使用透明和同行评议的方法建立的详细和开放的人口分布数据集来满足这些需求。...关于构建数据的方法和数据集的全部细节，以及公开访问的出版物，都在WorldPop网站上提供。...映射的方法是基于随机森林的决裂再分配。 这个数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。目前只有2020年的数据。...自上而下受限的2020年单个国家的年龄/性别结构估计数据集，空间分辨率为100米，国家总数经过调整，与联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应的联合国官方人口估计数据相匹配（《世界人口前景》2019...见对受约束与非受约束数据集的解释。 更多关于人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的WorldPop网格化数据集可在WorldPop网站免费获取。

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    YOLO11-seg分割：包裹分割数据集 |SPPF原创自研 | SPPF_attention，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息（五）

    Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试： 2.数据集介绍包裹分割数据集是一个精选的图片集合，专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。...无论您从事的是物流、仓库自动化还是任何需要精确包裹分析的应用，包裹分割数据集都提供了一个针对性强且全面的图片集，以提高您的计算机视觉算法的性能。...数据集结构包装分割数据集的数据分布结构如下：训练集：包含 1920 幅图像及其相应的注释。测试集：由 89 幅图像组成，每幅图像都与各自的注释配对。...从电子商务到安全应用，该数据集是一项关键资源，促进了计算机视觉领域的创新，实现了多样化和高效的包装分析应用。这幅图像显示了图像对象检测的一个实例，其特点是注释了边界框，并用掩码勾勒出识别出的对象。...原创自研 | SPPF_attention，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息6）具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM助力分割7）全局到局部可控感受野模块GL-CRM ，量身为为多尺度变化而设计

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    YOLO11-seg分割：包裹分割数据集 | 全局到局部可控感受野模块GL-CRM ，量身为为多尺度变化而设计| 2024年10月最新成果（七）

    GL-CRM是为了更好地处理多尺度变化而设计的。它包括两个主要组件：可控感受野模块（CRM）和全局到局部设计（GL）。...Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试： 2.数据集介绍包裹分割数据集是一个精选的图片集合，专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。...无论您从事的是物流、仓库自动化还是任何需要精确包裹分析的应用，包裹分割数据集都提供了一个针对性强且全面的图片集，以提高您的计算机视觉算法的性能。...它包括两个主要组件：可控感受野模块（CRM）和全局到局部设计（GL）。...原创自研 | SPPF_attention，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息6）具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM助力分割7）全局到局部可控感受野模块GL-CRM ，量身为为多尺度变化而设计

    11210

    CellChat 三部曲3：具有不同细胞类型成分的多个数据集的细胞通讯比较分析

    笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...（组）组成的数据集，CellChat 可以使用函数liftCellChat将细胞组提升到所有数据集的相同细胞标记，然后执行比较分析，作为对具有相同细胞类型成分的数据集的联合分析。...在这里，我们以E13.5天和E14.5天两个胚胎小鼠皮肤scRNA-seq数据集的比较分析为例。E13.5 和 E14.5 有 11 个共享皮肤细胞群，另外还有两个特定于 E14.5 的皮肤细胞群。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...欲了解更多，请查看cellchat原文，比较分析两个 scRNA-seq 数据集，一个来自胚胎E13.5 皮肤，另一个来自成人第 12 天伤口皮肤。

    7.5K11

    YOLOv12源码分析+如何训练自己的数据集（NEU-DET缺陷检测为案列）

    本文内容：YOLOv12创新点A2C2f和Area Attention结构分析，以及如何训练自己的私有数据集1.YOLOv12介绍论文：[2502.12524] YOLOv12: Attention-Centric...R-ELAN在原始ELAN的基础上引入了两项改进：（i）基于块的残差设计与缩放技术；（ii）重新设计的特征聚合方法。第三，我们在传统注意力机制的基础上进行了一些架构改进，以适应YOLO系统。...我们升级了传统的注意力中心架构，包括：引入FlashAttention以解决注意力的内存访问问题，移除位置编码等设计以使模型更快速、更简洁，将MLP比率从4调整为1.2以平衡注意力机制和前馈网络之间的计算量...总之，YOLOv12的贡献可以概括为以下两点：1）它建立了一个以注意力为中心的、简单而高效的YOLO框架，通过方法创新和架构改进，打破了CNN模型在YOLO系列中的主导地位。...1.1 Area AttentionYOLOv12设计了区域注意力模块（A2），将特征图划分为简单的垂直或水平区域，减少了注意力机制的计算复杂度，同时保持了较大的感受野。

    24810

    通过深度多任务多通道学习的联合分类和回归用于阿尔茨海默病的诊断

    第五段：贡献 1）在两个额外的数据集上验证所提出的方法，2）描述我们方法的计算成本，3）分析三个人口因素的影响，4）研究两个主要参数的影响，5) 将我们的方法与联合分类和回归的最新学习方法进行比较，6)...与 MIRIAD 数据集类似，AIBL 中的所有受试者都可以使用两个人口统计因素（例如年龄和性别）以及 MMSE 分数。所有研究对象的人口统计学和临床信息列于表 I。...以AC-PC中点为原点我们可以建立三维坐标系，在这个三维空间中获得的不同人脑的数据就可以进行比较了。因此，立体定向脑图谱——以AC-PC线为基准线获得的脑图谱被称作是标准的脑图谱。...数据集（ADNI）为受试者的MRI（磁共振图像）和人口统计信息，将单个MRI图像通过既定的模版分为若干patch，每个patch即作为CNN的一个通道，CNN则完成分类和回归两个任务（即疾病诊断和临床评分的回归...此方法最大的局限性在于需要专家根据医学专业知识去手工标注特征，又由于人类对于大脑的认知依然十分有限，所以此方法有可能遗漏有用的特征。

    2.2K30

    ICCV 2019 | 一种基于卷积神经网络的驾驶员和安全带检测的灵活体系结构

    这种新的结构称为NADS-Net，网络在一个新的数据集上得到验证，该数据集包含为本研究收集的50个驾驶会话中的100个驾驶员的视频片段。还分析了不同人口学、外观和光照条件下的检测性能。...且关键点是驾驶员和乘客在车内的姿势非常有限，且背景较为简单，人的数量也少，所以较小的浅层模型就可以满足车内驾驶员和乘客的姿态估计。 2.数据集 这项研究的主要挑战之一是缺乏适当的数据集。...上面提到，一些人体姿态的公开数据集是不适合车辆监控环境的。特别的，我们需要安全带标注样本，人口统计信息，夜间红外图像，在驾驶时处于动态光照变化下的人体姿态和手势。...每个检测分支使用两个3*3卷积核1*1卷积来预测逐像素概率分布。对于关键点检测头，像素的概率表示该点为关键点的置信度。...我们细分了性能，并在不同方面提供了深入的分析，包括性别，种族，衣服和光照条件。这些结果可能会为将来的学术研究和工业产品开发提供有用的参考。 参考资料： [1] Z. Cao, T. Simon, S.

    2K20

    数据分析师需要掌握的10个统计学知识

    识别手写邮政编码中的数字。 根据组织样本进行癌症分类。 建立人口调查数据中工资与人口变量之间的关系。...02 分类 分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，帮助更准确地预测和分析。分类有时也称为决策树，它是用来分析大型数据集有效性的方法。两种主要的分类技术是逻辑回归和判别分析。...在判别分析中，有两个或两个以上群集是已知的，新的观测值根据特征，归入已知群集。判别分析对类别中X的分布进行建模，然后使用贝叶斯定理转换为对应概率。判别分析包括以下两种类型。...08 基于树的方法 基于树的方法可以用于回归和分类问题，包括将预测空间划分成多个简单区域。由于用于分割预测空间的分割规则集可以在树中总结，这些类型的方法称为决策树方法。...主成分分析：通过识别一组具有最大方差且互不相关的特征的线性组合，从而产生数据集的低维表示。这种线性降维技术有助于理解无监督环境中变量之间潜在的相互作用。

    1.4K20

    你应该掌握的几个统计学技术！

    识别手写邮政编码中的数字。 根据组织样本进行癌症分类。 建立人口调查数据中工资与人口变量之间的关系。...02 分类 分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，帮助更准确地预测和分析。分类有时也称为决策树，它是用来分析大型数据集有效性的方法。两种主要的分类技术是逻辑回归和判别分析。...在判别分析中，有两个或两个以上群集是已知的，新的观测值根据特征，归入已知群集。判别分析对类别中X的分布进行建模，然后使用贝叶斯定理转换为对应概率。判别分析包括以下两种类型。...08 基于树的方法 基于树的方法可以用于回归和分类问题，包括将预测空间划分成多个简单区域。由于用于分割预测空间的分割规则集可以在树中总结，这些类型的方法称为决策树方法。...主成分分析：通过识别一组具有最大方差且互不相关的特征的线性组合，从而产生数据集的低维表示。这种线性降维技术有助于理解无监督环境中变量之间潜在的相互作用。

    1.1K20

    MMA-UNet | 一种多模态非对称融合网络，提高红外与可见图像融合性能 ！

    首先，分别在IR和VI数据集上训练了两个独特的UNets，分别表示为IR-UNet和VI-UNet。然后，作者计算了两个UNets编码器提取特征的中心核对齐（CKA）（Zhou等人，2017）相似性。...对于两个数据集， Q_{abf} 排名第三，MMA-UNet展现出稳定的边缘信息保持能力。 检测分析。表2展示了包括源图像在内的所有方法在M3FD中各类别的检测准确性。...表2：在MSRS数据集上，比较方法和MMA-UNet在各类别上的分割准确性。排名第一、二、三分别用红色、蓝色和绿色字体表示。 图3：V11代表UNet第一卷积层的中间特征表示。...V1+IR1表示将两个特征相加以获得融合图。V1+IR2、V12+IR2、V12+IR3同理。为了简化表示，作者省略了采样操作。 分割分析。...表3展示了包括源图像在内的所有方法在MSRS数据集上各类别的分割度量。MMA-UNet取得了最佳的分割准确性。首先，由于MMIF的优势，融合方法通常比单一模态图像获得更高的分割准确性。

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    MMA-UNet | 一种多模态非对称融合网络，提高红外与可见图像融合性能 ！

    首先，分别在IR和VI数据集上训练了两个独特的UNets，分别表示为IR-UNet和VI-UNet。然后，作者计算了两个UNets编码器提取特征的中心核对齐（CKA）（Zhou等人，2017）相似性。...对于两个数据集， Q_{abf} 排名第三，MMA-UNet展现出稳定的边缘信息保持能力。 检测分析。表2展示了包括源图像在内的所有方法在M3FD中各类别的检测准确性。...表2：在MSRS数据集上，比较方法和MMA-UNet在各类别上的分割准确性。排名第一、二、三分别用红色、蓝色和绿色字体表示。 图3：V11代表UNet第一卷积层的中间特征表示。...V1+IR1表示将两个特征相加以获得融合图。V1+IR2、V12+IR2、V12+IR3同理。为了简化表示，作者省略了采样操作。 分割分析。...表3展示了包括源图像在内的所有方法在MSRS数据集上各类别的分割度量。MMA-UNet取得了最佳的分割准确性。首先，由于MMIF的优势，融合方法通常比单一模态图像获得更高的分割准确性。

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    通过特征蒸馏与迭代学习改进 UNet 的图像分割能力！

    作者的分析揭示了两个关键发现： （i）特征通道中存在冗余特征，特征图中的浅通道比深通道表现出更多的多样性； （ii）UNet中编码器和解码器之间的不对称监督导致语义损失。...贡献： 作者的探索揭示了UNet中的不对称监督和特征冗余，为未来模型设计指出了一个新颖的方向。...作者使用DSC作为评估指标来评估作者的方法。 图4：在Glas和MoNuSeg数据集上分割性能的比较。 图3：在Synapse数据集上分割性能的比较。 核分割和腺体分割。...这种优势也推广到了Glas和MoNuSeg数据集，作者的方法在这两个数据集上相对于之前的SOTA方法UCTransNet分别实现了0.7%和1.1%的DSC提升。...两个数据集都显示出一致的结果，在使用这两种损失同时达到最优性能。

    52910

    如何在Python中构建决策树回归模型

    虽然上图2是一个二叉（分类）树，但决策树也可以是一个可以预测数值的回归模型，它们特别有用，因为易于理解，可以用于非线性数据。然而，如果树变得太复杂和太大，就有过度拟合的风险。...该数据集来自1990年美国人口普查。每行代表一个人口普查街区组，这是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单元。每个街区组通常有600-3000人。...图3 数据集采用字典格式，包含实际数据和一些元数据，如下图4所示。 图4 数据字典 data：包含8个特征值（自变量）。...步骤3：拆分数据 通常不会使用所有数据来训练模型。这里的目标是避免过度拟合。几乎总是应该将数据分为两部分：训练集和测试集。 sklearn有一个功能，可以为我们分割数据。还可以指定分割百分比。...经过一些实验，深度为10会将准确性提高到67.5%： 图12 在研究其他超参数之前，让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型： 1.从树的根开始，使用多个不同的条件以几种不同的方式分割训练数据。

    2.3K10

    Science Advances:社会和健康科学中用于描述、预测和因果推理的机器学习方法

    作者的综审查重点是涉及以人类参与者为研究单位的数据集以及对临床评估或自我报告的变量的分析的研究问题。...可以在领域知识的基础上对特征进行设计，例如，建立差异测量或平方项。最近提出了一种调查系统特征互动的方法，即基于树的随机森林特征重要性和特征互动网络分析框架。...假设我们反复评估体重指数（BMI）来预测或解释健康状况，那么在评估编号x（或疾病发作前x年）标记BMI的模型在实践中可能没有意义；然而，在手动对BMI的斜率进行特征设计后，标记BMI的增加或减少为预测疾病的模型可能对识别高危患者非常有用...通过LASSO估计六种NCDs的存在，以最小的人口数据集预测美国50个州的NCDs的人口水平流行率。...虽然对临床试验的重新分析很有诱惑力，可以更好地了解对干预或医疗的可能异质性，但还是要注意：对失败的试验进行异质性治疗效果的重新分析可以被认为是有问题的，因为可用于重新分析的试验通常被设计为产生平均效应。

    71830

    深度学习在医学影像上的应用（一）——分类

    考虑到肺部CT数据的三维属性和双通道网络（DPN）的紧凑性，分别设计了两个深度三维DPN用于结节检测和分类。...我们将人口表达为稀疏图，其顶点与基于图像的特征向量和边缘编码表型的信息相关联。该结构在部分标记图上训练GCN模型，旨在从节点特征和主体之间的配对关联中推断出未标记节点的类别。...我们使用129450张临床图像数据集对CNN进行训练，比之前的数据集大了两个数量级，由2032种不同的疾病组成。...我们提出一种从未标记数据中学习特征层级方法。当学习特征被用作简单分类器的输入时，可以解决两个不同的任务：i）乳房密度分割，以及ii）乳房X线纹理的评分。所提出的模型是在多个尺度上学习特征的。...与依靠结节分割进行区域分析的传统方法不同的是我们解决了在没有任何预先定义结节形态学的情况下直接对原始结节patch建模的挑战性问题。

    6.6K42

    Neuron综述：机器学习在大数据影像研究临床转化中的挑战

    深度学习图像分析方法和大规模成像数据集的结合为神经科学成像和流行病学提供了许多机会。...特征的确切性质是通过网络优化过程来学习的，该过程更新过滤器权重，以找到对预测y的总体目标有用的特征。接下来是激活函数，它通过对学习的特征应用非线性转换，在模型训练中发挥着基本作用。...损失函数的选择是任务相关的，在网络性能中起着至关重要的作用。因此，我们有一个优化问题，其性能高度依赖于两个因素:第一，关于网络架构和损失函数的设计决策;第二，可用来训练网络的数据。...这是因为需要学习有用的特征以及(高度非线性)决策边界，因此需要克服数据缺乏的技术，特别是在临床应用中。3.1 最大化可获得数据的影响因此，越来越注重发展技术，以促进更有效地利用现有数据。...虽然有些作品设计了定制的、特定于任务的成本函数，但大多数是基于标准函数，例如用于分类和分割任务的分类交叉熵，用于分割任务的Dice(重叠度量)和用于基于回归的任务的均方误差(MSE)。

    1.1K20

    数据科学家需要掌握的10项统计技术，快来测一测吧

    ； 将组织样本分类为对应的癌症； 建立人口调查数据中的工资与人口变量的关系； 此外，作者对数据挖掘进行了一定的研究，推荐 Intro to Statistical Learning (Hastie...2.分类 分类是一种数据挖掘技术，被用来将一个整体数据集分成几个类别，以为了更准确的预测和分析。分类技术中典型的代表是逻辑回归分析和判别分析。...它的工作原理是通过从原始数据中重置采样，并将“未选择”的数据点作为测试用例，反复操作几次后，计算平均得分并作为模型性能的估计； 交叉验证将训练数据分割成k个部分，将k-1个部分作为训练集，使用剩余部分作为测试集...可以将主成分回归描述为从一组大的变量中导出低纬度特征集的方法。其思想是从中选择排在前面的几个主成分，然后利用从数据中抽出的主成分进行回归，达到降维的目的。...常用的无监督学习算法有： 主成分分析（Principal Component Analysis）是通过识别一组具有最大方差切互不相关的特征的线性组合并作为研究的特征空间，从而产生低维表示的数据集； K

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    谷歌发布What-If工具：无需代码即可分析ML模型

    在一个数据点上探索假设场景。 反设事实 只需单击一个按钮，就可以将数据点与模型预测不同结果的最相似点进行比较。我们称这些点为“反事实”，它们可以揭示模型的决策边界。...这是ML研究人员使用的基准预测任务，特别是在分析算法公平性时。在这种情况下，对于选定的数据点，模型预测该人获得超过5万美元的可信度为73％。...在这种情况下，工具自动设置两组的置信度阈值，以优化机会均等。 ? 比较两组数据在微笑检测模型上的性能，并将其分类阈值设置为满足相等的机会约束。...调查不同亚组的模型表现：回归模型，根据人口普查信息预测受试者的年龄。该工具有助于显示模型在子组中的相对性能以及不同特征如何单独影响预测。该模型使用UCI人口普查数据集进行训练。...实践中的假设 谷歌内部的团队中测试了What-If工具，并看到了这种工具的直接价值。一个团队很快发现他们的模型错误地忽略了他们数据集的整个特征，导致他们修复了以前未被发现的代码错误。

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